公式不對,請幫我重新寫大於30分鐘 = CALCULATE(COUNTROWS('當天測試log'), DATEDIFF('當天測試log'[測試PASS時間], NOW(), MINUTE) > 30)
时间: 2023-11-25 07:06:10 浏览: 22
很抱歉,我的前一条回答有误。正确的公式如下:
```
CALCULATE(COUNT('當天測試log'[測試PASS時間]), DATEDIFF('當天測試log'[測試PASS時間], NOW(), MINUTE) > 30)
```
这个公式会计算“當天測試log”表格中“測試PASS時間”列与当前时间相差超过30分钟的行数。函数CALCULATE用于计算满足筛选条件的行数,COUNT用于统计行数。
相关问题
帮我写一个测试代码执行时间的装饰器
### 回答1:
装饰器是 Python 中一种很常用的设计模式,它可以在不改变原函数的情况下,在原函数运行前后增加新的功能。
下面是一个简单的测试代码执行时间的装饰器的例子:
```
import time
def timeit(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start = time.perf_counter()
result = func(*args, **kwargs)
end = time.perf_counter()
print(f'Function {func.__name__} took {end - start:.6f} seconds')
return result
return wrapper
@timeit
def test_function(n):
time.sleep(n)
test_function(2)
```
运行上面的代码,会输出 `Function test_function took 2.000400 seconds`,表示 `test_function` 函数执行了 2 秒。
希望这个例子能帮到你。
### 回答2:
好的,下面是一个测试代码执行时间的装饰器示例:
```python
import time
def calculate_execution_time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time() # 记录函数开始执行的时间
result = func(*args, **kwargs) # 执行被装饰的函数
end_time = time.time() # 记录函数结束执行的时间
execution_time = end_time - start_time # 计算函数执行时间
print("函数 {} 的执行时间为:{} 秒".format(func.__name__, execution_time))
return result # 返回函数的执行结果
return wrapper
# 使用装饰器来测试函数的执行时间
@calculate_execution_time
def example_function(n):
# 模拟一个耗时操作
time.sleep(n)
return "耗时操作完成"
# 调用被装饰的函数
print(example_function(3)) # 传入参数3代表模拟耗时3秒的操作
```
这个装饰器函数`calculate_execution_time`接收一个函数作为参数,并返回一个新的函数作为装饰后的函数。在这个新函数内部,我们使用`time`模块来计算被装饰函数的执行时间,并在函数结束后打印出来。
在示例中,我们将`example_function`函数使用`@calculate_execution_time`装饰器进行装饰,然后调用该函数并传入参数。装饰器会自动计算函数的执行时间,并打印在控制台上。最后返回函数的执行结果。
希望这个示例能帮助你编写自己的测试代码执行时间的装饰器。
### 回答3:
当需要测试某段代码的执行时间时,可以使用装饰器来实现。一个简单的测试代码执行时间的装饰器可以按照如下方式实现:
```python
import time
def calculate_time(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
start_time = time.time() # 记录开始时间
result = func(*args, **kwargs) # 执行被装饰的函数
end_time = time.time() # 记录结束时间
execution_time = end_time - start_time # 计算执行时间
print(f"函数 {func.__name__} 执行时间为 {execution_time} 秒")
return result
return wrapper
```
上述代码中,`calculate_time` 是一个装饰器函数,它接受一个函数作为参数,并返回一个包装函数 `wrapper`。`wrapper` 函数在执行被装饰的函数之前和之后分别记录了开始时间和结束时间,并计算出执行时间。最后,它打印出执行时间并返回原函数的结果。
使用该装饰器的方式是,在需要测试执行时间的函数定义之前加上 `@calculate_time`。
例如:
```python
@calculate_time
def my_function():
# 执行一些代码
# ...
pass
my_function() # 测试代码执行时间
```
当你运行上述代码时,它将会打印出 `my_function` 函数的执行时间。这样,你就可以方便地测试代码的执行时间了。
帮我写一个黑盒测试的代码
好的,黑盒测试是指在不考虑代码实现细节的情况下,对程序的功能进行测试,以检查其是否符合规格和预期。由于不考虑代码实现细节,因此黑盒测试通常需要对程序进行较为详细的功能规格说明和测试计划。
下面是一个简单的黑盒测试代码示例:
```python
def calculate_fibonacci(n):
"""
计算斐波那契数列的第n项
"""
if n <= 0:
return 0
elif n == 1:
return 1
else:
return calculate_fibonacci(n-1) + calculate_fibonacci(n-2)
# 测试代码
assert calculate_fibonacci(0) == 0
assert calculate_fibonacci(1) == 1
assert calculate_fibonacci(2) == 1
assert calculate_fibonacci(3) == 2
assert calculate_fibonacci(4) == 3
assert calculate_fibonacci(5) == 5
assert calculate_fibonacci(6) == 8
```
以上示例是一个递归计算斐波那契数列的代码,通过编写测试用例来验证函数的正确性,可以对其进行黑盒测试。测试用例涵盖了斐波那契数列前几个数的计算,以此验证程序的正确性。